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IT業界ではセキュリティに対する意識が年々高まっています。 ショッピングサイトをはじめとした多くのWebサービスは誕生日やクレジットカード情報のやりとりが発生しますし、個人ブログではグーグルアドセンスやAmazonアソシエイトなどの広告ツールが当たり前のように使われている状況です。 上記のような広告配信ツールは、ユーザーの興味に応じた商品やサービスの広告を表示するため、Cookieや検索履歴、閲覧履歴など、サイトへのアクセスに関する情報を取得します。 通信が暗号化されていないと盗聴やなりすまし、データ改ざんのリスクがあり、ユーザーは安心してWebサービスを利用することができなくなってしまいます。 そのような背景から、サービスを提供する側は、ユーザーが安全にWebサイトへアクセスできるよう配慮する必要があります。 そこで今回は、Certbotを使ってSSL証明書を発行し、HTTP通信を暗号化

この記事では マイクロサービス (Microservices Architecture)と呼ばれるアプリケーション構築の考え方、およびその構築に欠かせないツールであるKubernetesとIstioについて、その概要を説明いたします。 マイクロサービスとは マイクロサービスとは「アプリケーションを単一の機能を行う小さな単位（サービス）に分割し、それぞれを独立して開発、デプロイする考え方」を指します。これはあくまで考え方で、特定の技術や開発言語を指すものではありません。 NGINX社のブログにより詳しい記事があります。長編なのでお時間がある方はどうぞ。 これに対して、全ての機能を単一のアプリケーションに統合して開発する従来の方法をモノリシック（Monolithic:一枚岩の）と呼びます。 モノリシックなアプリケーションの実行イメージ。全ての機能が統合されたアプリケーションが起動しています。デ

Amazon S3はAWSにおけるオンラインのストレージサービスです。 Google DriveやDropboxのようなツールをイメージすると分かりやすいでしょう。 今回はS3のバケットの作成とAWS CLIを使ってファイルのアップロードを試してみましょう。 S3の特徴 2018年3月現在、S3は無料枠が5GBに制限されており、他のストレージサービスと比較すると少し割高に感じられます。 しかしAWSサービスとの連携が容易で、AWS CLIを組み合わせて自動化すればスマートな管理ができます。 加えて 99.999999999% という高い耐久性を維持しており、どこからでも安全にデータを保管できる強力なストレージです。 主な使い方としては次ケースが挙げられます。 1.サイズが大きいメディアファイル、EC2やサーバーで記録したログや分析データの保管 2.データのバックアップストレージとしての利用

Amazon EC2インスタンスにDockerとApacheをインストールし、Webサーバーを構築していきます。 ↓構築するWebサーバーのイメージ ApacheはWebサーバーとして長年使われてきた歴史のあるソフトウェアで、LPIC202の試験範囲にもなっています。 ここで少しでも実際のイメージを掴んでください。 インスタンスへSSH インスタンスへSSHします。

分類の主な目的は、データが属するクラス(Yes,Noのような)を予測することです。 特に、予測するクラス数が2クラスの場合、2値分類と呼ばれます。 具体例としては、ある学生のプロフィールを入力として、その学生が合格か不合格かを予測します。 他の例としては、顧客の購買情報からその顧客が新商品を買うか買わないかを予測します。 これらの予測問題は2値分類に属します。 2クラスより多い分類予測については、多クラス分類として知られています。 具体例としては、学生の課題の詳細な情報から、その学生の評価(S,A,B,etc…)を予測します。 画像に写っている物の判断も多クラス分類問題として知られています。 回帰 回帰の主な目的は、連続値などの値の予測です。 具体例としては、広告予算の増加による商品の売り上げの増加を予測します。 回帰分析には、線形回帰、多項式回帰などが存在します。 図は線形回帰のイメージ

AWSではEC2インスタンスに対して自動でグローバルIPとドメインが割り当てられます。 そしてその値はEC2のダッシュボードで確認できます。 ここで割り当てられるドメインとIPは定期的に変更されるため、 せっかくユーザーがWebサイトをお気に入りに登録してくれても、そのうちリンク切れになってしまいます。 ドメインが変わらないようにするには グローバルIPを固定して独自ドメインと紐付ける、DNSの設定を行う必要があります。 そしてAWSではDNSの設定をRoute 53というサービスで行います。 今回はRoute 53を利用し、DNSとヴァーチャルホストの設定を進めましょう。 DNS(Domain Name System)とは DNSはインターネット上の「アドレス帳」のことです。 「avinton.com」などのドメイン名を通して私たちはオンラインの情報にアクセスすることができます。 ブラウ

今回はベイズの定理という数学(確率論)の定理をもとにした、Naive Bayes アルゴリズムと呼ばれる教師あり学習アルゴリズムについて説明します。 これは分類タスク向けのアルゴリズムで、文書データに対してよい結果を出すことが知られています。 用意してある、Jupyter notebookをダウンロードして実際にコードを書きながら学習することができます。 今回は、下記にコード例も最後に載せてあるので、ぜひ自分の手で実行して理解を深めてみてください。 ベイズの定理とは 機械学習のタスクでは、データセットが与えられたときに、それをもとにした推定がいくつかある中で、どの推定が最もらしいかということがよく問題になります。 例えば分類タスクでは、そのデータ点(サンプル)がどれに分類されるのかというのが、ここでいう推定ということになります。 このような、どの推定が最もらしいか判断するときに使えるのが、

機械学習/AIシステム開発、ビッグデータ分析、大手企業の研究開発やサービス開発、インフラ構築など様々な分野で、実績を重ねてきたAvintonジャパン。それらのサービス開発のために世界中でコンサルタントとして実績を積んできた弊社のリードエンジニアが自身の知見をもとに企画構成した技術者向け研修プログラムが、Avintonアカデミーです。 Avintonのメンバーは入社後も仕事をしながらアカデミーを学び、短期間でエンジニアとしての実力を身に着け、エンジニアとしてのキャリアをスタートしています。講義型ではなく与えられた課題に対して自ら考え答えを出していくスタイルで構成されており、技術はもちろん、エンジニアにとって大切なスキルである下記のスキルを身に着けることが出来ます。

機械学習を用いた一般物体検知のアルゴリズムに、SSD(Single Shot Multibox Detector)というものがあります。 深層学習の技術を使い、高スピードで多種類の物体を検知できます。 特定の物体を覚えさせ、その特定の物体を検知させることもできます。 このブログは、２編あるSSDについてのブログの第１編となっており、このアルゴリズムの理論を説明します。 本記事の目的は、初心者でもわかるような難易度にSSDのアルゴリズム理論を噛み砕いて説明することで、新しく機械学習・物体検知の世界に入りたい、コーディングはできないがとりあえず理論を理解したい、と考えている方々の助けになる事です。 より簡潔にハイレベルな内容がまとめられているのは、原著であるSSDの論文ですので、より詳しくはそちらをぜひ参照してみてください。 SSD: Single Shot MultiBox Detector

かつて、サーバーは自社内で構築されることがほとんどでしたが、クラウド技術の発展により、簡単にインフラの管理ができるサービス（パブリッククラウド）が誕生しています。それらのサービスは、自社内では難しかったケースにも柔軟かつ迅速に対応でき、コスト的、時間的にも導入のハードルが低いのが特徴です。 既存のインフラをもつ企業においても採用されるケースが多く見受けられ、 業界全体でパブリッククラウドを利用する流れができています。 一方、サービス内容が複雑なため、何から始めればいいのか途方に暮れることも珍しくありません。 ここでは初心者のあなたがAWSを利用するにあたり、最低限必要な基本用語とサービスについてまとめましたので、演習の前に理解しましょう。 AWSとは AWSはパブリッククラウドの筆頭とも言えるサービスです。 クラウドサービスが普及する前は物理サーバー、ゲートウェイ、ルーター、LANケーブル

強化学習とは 強化学習とは、ある環境下に置かれたエージェントが環境に対して行動をし、得られる報酬が最大化されるような方策(Policy)を求める機械学習アルゴリズムのひとつです。 エージェントが環境に対して行動を起こし、環境が状態の更新と行動の評価を行い、状態と報酬をエージェントに知らせるというサイクルを回して学習が進みます。得られる報酬の合計が最大化されるように、行動価値関数と方策を学習によって最適化していきます。 強化学習は、以下の手順を繰り返し行います。 1. エージェントが環境に対して行動を起こす。 2. 環境がエージェントに更新された状態と報酬を与える。 3. エージェントは報酬をもとに行動の方策を修正し、1に戻る。 図1: 強化学習のイメージ図 強化学習で出てくる用語 用語 意味

Avintonエンジニアが受けた研修、Linuxシステム管理基礎セミナーより、ネットワーク障害時の基本的なトラブルシューティングの方法を紹介したいと思います。 本稿ではCentOS7を利用している環境において、ネットワーク障害が発生した際に GUIを利用しトラブルシューティングを行う基本的な手順について解説します。 環境・使用するツール CentOS7 Wireshark CentOS7環境について ネットワークのトラブルシューティングを意図したドキュメントであるため、CentOSのインストールに関してをここでは割愛します。Web上に多くの手順書があるためご参照頂きたく思います。例としては下記などがあります CentOSのインストール方法 – リナックスアカデミー なお、GUIでのトラブルシュートを意図したドキュメントであるため、CentOSの環境もGUIであることを前提とします。 トラブ

入出力が極端に多いアプリケーションでは、ハードウェアのリソースを最大限に活用するために、いくつかの点を考慮する必要があります。 この記事では、Avintonが直近のプロジェクトを通して得た知見として、NVIDIA DGX-1を使用したディープラーニング・アプリケーション設計についてご紹介します。 (公式)DGX-1 AI 研究の必需品 | NVIDIA (Official)DGX-1 for AI Research | NVIDIA クライアントから提示された要件は以下の通りです。 高速な読み込み 高速な書き込み 低コスト 近年の機械学習を活用した多くの事例と同様、今回の取り組みはR&Dプロジェクトであり、クライアントはすでに、独立したエンタープライズストレージソリューションに、完全なデータセットをバックアップしていました。 そのため、障害発生時にはいつでも元のデータをソースから引き出すこ